我们在计算方差时，通常会认为是除以(n)，但是实际上，除以(n-1)才是正确的结果，因为除以(n-1)得到的方差估计量才是关于总体方差的无偏估计量。直接上推导过程如下：如上可以明白除以(n-1)，而不是除以(n)，到底是怎么来的。之后我会介绍为什么看上去，除以(n-1)计算得到的方差估计量更接近总体的方差的无偏估计...

1.查看keras的backend我们知道kears常见的backend有tensorflow和theano，那么我们如何确定自己电脑上的kears的backend是哪一个呢？import keras在python环境中直接倒入keras，一般就会自动显示例如如下，说明当前电脑上的keras的backend是tensorflow。2.修改keras的backend找到文件 ~/.ke...

安装tensorflow我是在anaconda3#python3.7的环境下安装tensorflow，因此使用的是pip3命令进行安装的pip3 install tensorflow在网上搜索答案，发现可以按照下面这样设置pip3 --default-timeout=100 install gevent然后再重新运行pip3 install tensorflow 安装tenso...

目录：一、概述二、背景三、人脑视觉机理四、关于特征       4.1、特征表示的粒度       4.2、初级（浅层）特征表示       4.3、结构性特征表示       4.4、需要有多少个特征？五、Deep Learning的基本思想六、浅层学习（Shallow Learning）和深度学习（DeepL

透视变换(Perspective Transformation)是将图片投影到一个新的视平面(Viewing Plane)，也称作投影映射(Projective Mapping)。通用的变换公式为：u,v是原始图片左边，对应得到变换后的图片坐标x,y,其中。变换矩阵可以拆成4部分，表示线性变换，比如scaling，shearing和ratotion。用于平移，产生透视变换。

MATLAB中排序函数sort()可以对参数的元素进行升序排序或降序排序。具体的用法如下：Y=sort(X)sort()的参数可以是向量，矩阵，数组等等。当X是向量时，sort(X)对X的元素进行升序排序；当X是矩阵时，sort(X)对X的每一列进行升序排序；[plain] viewplain copy >> A=mag

初入机器学习领域的同学都知道机器学习中有一个普适的定理：没有免费的午餐(no free lunch)。对它的简单易懂的解释就是：1、一种算法（算法A）在特定数据集上的表现优于另一种算法（算法B）的同时，一定伴随着算法A在另外某一个特定的数据集上有着不如算法B的表现；2、具体问题（机器学习领域内问题）具体分析（具体的机器学习算法选择）。

在机器学习实践中，我们要经常用到xgboost框架去训练数据，然后用训练得到的模型再去预测其他未知的数据的标签。在判断训练得到的模型是否合理时，一个很重要的步骤就是查看xgboost模型的特征重要性排序。如果观察得到模型的排名前几的特征都不符合我们正常的思维，那么模型很可能是不稳定或者有问题的。在训练得到模型文件及特征映射文件后，可以通过下面一段代码查看特征排名、特征名称、特征权重值#-...

Hadoop简介Hadoop就是一个实现了Google云计算系统的开源系统，包括并行计算模型Map/Reduce，分布式文件系统HDFS，以及分布式数据库Hbase，同时Hadoop的相关项目也很丰富，包括ZooKeeper，Pig，Chukwa，Hive，Hbase，Mahout，flume等.这里详细分解这里面的概念让大家通过这篇文章了解到底是什么hadoop：

文章目录1.介绍2.常见优化算法2.1 梯度下降法及其变种2.1.1 批梯度下降法2.1.2 随机梯度下降法2.1.3 小批量梯度下降法2.1.4 梯度下降法的缺点2.2 梯度下降法的优化算法2.2.1 Momentum-动量法2.2.2 Nesterov-加速梯度下降法2.2.3 Adagrad-自适应梯度2.2.4 Adadelta2.2.5 RMSprop2.2.6 Adam-自适应矩估计2